| 研究課題/領域番号 |
20K08035
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| 研究機関 | 順天堂大学 |
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研究代表者 |
天野 真紀 順天堂大学, 医学部, 非常勤講師 (60297869)
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| 研究分担者 |
藤田 翔平 順天堂大学, 医学部, 助手 (60827244)
斉藤 光江 順天堂大学, 医学部, 教授 (30205679)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 乳房MRI / 定量MRI / 乳癌 / Synthetic MRI |
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| 研究実績の概要 |
本課題では、中枢神経分野で盛んな定量MRIを乳腺MRIに応用してDCISを多角的に定量し、定量的観点からDCISの組織特性を反映した画像的特徴を探索することを目的とし、これを、従来の視覚的定性評価に加えることにより、MRIによるDCISの正診率、さらには乳房温存術の安全性の向上を目標としている。
乳腺と中枢神経で最も異なる点は、乳腺組織内に種々の程度で脂肪が介在することである。このため、定量においては脂肪による部分容積効果を排除する必要があり、脂肪抑制画像を安定的に撮像するためのプロトコールを確立する必要があった。しかし、種々の検討を行った結果、脂肪抑制定量MRIの撮像は断念した。
代替案として、まずは腫瘤を形成し脂肪の介在が少ないと考えられる乳癌を対象に脂肪抑制を行わない3D-Synthetic MRIを撮像し、得られたT1T2値と乳癌のサブタイプを比較することにし、現在、症例蓄積中である。
なお、Synthetic MRIで得られたT1T2mapは乳癌の位置や輪郭が定かでないため、造影MRIを元に癌の領域を同定し、T1T2値計測用の3D-ROI（region of interest）を設定する。2D-Synthetic MRIの文献を参照すると、多くは造影MRIを参照しながら、Synthetic MRIから作成されたT2WI上の腫瘍最大面にROIを設定している。しかし、本検討は3D-Synthetic MRIであることから、腫瘍全体に3D-ROIを設定することとし、再現性と実行可能な労力を考慮して、Deformable image registrationの手法で半自動的に3D-ROIを設定する方法を検討中である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
定量MRIの撮像法・対象症例の決定の遅れにより、全体としては研究の遅延が生じたが、現在は症例検討に移行し、順調に症例を蓄積中である。
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| 今後の研究の推進方策 |
まずは症例蓄積を継続し目標症例数に達した時点で定量値解析に移行する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
国際学会に参加しなかったので予定していた旅費が未使用となったため。
今後は論文作成や学会発表を予定しており、その準備やそれにかかる費用に使用する。
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